whitedec's Blog

2025-12-19

Gradiente que desaparece (Vanishing Gradient): Por qué el aprendizaje profundo sufre de "pérdida de memoria a corto plazo"

Explora por qué ocurre el gradiente que desaparece en el aprendizaje profundo, el papel de la función Sigmoid y la regla de la cadena, y cómo ReLU y ResNet solucionan este problema con soluciones ingenieriles prácticas.

#aprendizaje profundo #retropropagación #gradiente que desaparece #relu +2

2025-12-19

Retropropagación (Backpropagation): Cómo la IA detecta al culpable del error (con la regla de la cadena)

Descubre cómo la retropropagación permite a la IA localizar la causa de los errores, cómo la regla de la cadena y Autograd de PyTorch calculan gradientes automáticamente, y cómo se aborda el problema del gradiente que desaparece en redes profundas.

#aprendizaje profundo #ia #retropropagación #autograd de pytorch +2

2025-12-17

¿Por qué necesitamos la derivada en el aprendizaje profundo? (¿Es solo álgebra lineal?)

Exploramos por qué la derivada es esencial en el aprendizaje profundo desde la perspectiva de un desarrollador. La combinación de álgebra lineal y funciones no lineales hace que la derivada actúe como un brújula para reducir errores, guiando el gradiente descendente y la retropropagación en redes neuronales profundas.

#aprendizaje profundo #derivada #álgebra lineal #gradiente descendente +3

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